Real-time volumetric reconstruction of biological dynamics with light-field microscopy and deep learning.
Real-time volumetric reconstruction of biological dynamics with light-field microscopy and deep learning.
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DOI：
10.1038/s41592-021-01058-x
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发表时间：
2021-05
期刊：
影响因子：
48
通讯作者：
Fei P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wang Z;Zhu L;Zhang H;Li G;Yi C;Li Y;Yang Y;Ding Y;Zhen M;Gao S;Hsiai TK;Fei P
光场显微镜已经成为快速生物过程的高速体积成像的首选技术。然而，伪影、不均匀的分辨率和较慢的重建速度限制了它对样本中动态时空模式的全面提取能力。在这里，我们结合了视道深度(VCD)神经网络和光场显微镜来缓解这些限制，产生了具有统一空间分辨率和高视频率重建吞吐量的无伪影三维图像序列。我们以单细胞分辨率和高达200赫兹的体积成像速率，对运动中的线虫的神经元活动和斑马鱼跳动心脏中的血液流动进行了成像。
Light-field microscopy has emerged as a technique of choice for high-speed volumetric imaging of fast biological processes. However, artefacts, non-uniform resolution, and a slow reconstruction speed have limited its full capabilities for in toto extraction of the dynamic spatiotemporal patterns in samples. Here, we combined a view-channel-depth (VCD) neural network with light-field microscopy to mitigate these limitations, yielding artefact-free three-dimensional image sequences with uniform spatial resolution and high video-rate reconstruction throughput. We imaged neuronal activities across moving C. elegans and blood flow in a beating zebrafish heart at single-cell resolution with volumetric imaging rates up to 200 Hz.
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